震撼1学霸创作ChatGPT神秘科技让人既好奇又害怕
对于ChatGPT的出现及火爆，你的感受是什么呢？本文作者的心情是“好奇又害怕”。为什么ChatGPT能引起如此大的震动呢？以后会对人类产生什么影响？本文作者从ChatGPT的相关概念、背后的技术、商业前景，对ChatGPT进行了深入分析，并分享了自己的一些独到的观点，一起来探索一下吧。
ChatGPT是一款基于大型语言模型（LLM）的聊天机器人，它通过理解用户输入的句子含义，掌握世界知识，生成语言和代码，以及上下文学习等能力，为我们提供了一种与自然语言处理技术交互的新方式。这些功能使得ChatGPT能够模拟人类对话，从而在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。
其背后的发展时间线可以追溯到几年前，当时神经网络结构设计技术逐渐成熟并趋于收敛，想要通过优化神经网络结构从而打破精度局限非常困难。但随着数据规模和模型规模不断增大，模型精度也得到了进一步提升。研究表明，当模型尺寸足够大时，其性能将显著提高并超越比例曲线。
目前，大型语言模型（LLM）已成为NLP领域的一个热门话题。大型语言模型具有巨大的参数量，比如BERT预训练模型有3亿参数，而T5则拥有110亿参数。这些庞大的模型能够处理复杂的问题，并且其性能远超过小型模式。这使得开发者能够构建更高级别的人工智能应用程序，如自动编程工具和自然语言翻译系统。
然而，这些强大的计算能力同样带来了新的挑战。在使用这类算法进行微调时，大量调整需要发生，而传统方法依赖专业人员标注大量数据，这不仅耗费时间，而且成本昂贵。此时，Prompting作为一种有效的手段被提出，它不需要改变任何预训练好的参数，只需为它们提供一定数量的提示即可提升性能。这就像给一个妻管严的人看几个不是妻管严的人的一些故事，然后他就可以摆脱妻管严的情况了。
为了实现这一目标，我们采用了一种称为强化学习（RL）的方法，该方法允许我们根据人类偏好的输出来调整策略。这个过程涉及两个主要步骤：首先，我们收集一系列示例，以便监督算法了解应该如何响应特定的输入；然后，我们使用奖励函数指导算法以最小化错误或最大化正确性来优化其行为。这种迭代过程持续进行直到我们得到一个既符合人类期望又表现出色的大型语言模型。
最后，但同样重要的是思维链推理，这是一种离散式提示学习，在大型语料库中的上下文学习中增加思考过程。当使用思维链进行提示时，大型言论在复杂推理上的表现尤为突出，并且分布鲁棒性也有潜力。此外，由于只需少数示例，就能达到这样的效果，使它可能成为范式转变的一种关键手段。而要实现这一点所需的大致大小是62B或175B，即至少比之前的小一些，但仍然相当庞大，这说明未来AI应用将更加依赖于这些强大的计算能力以及如何合理利用它们。
